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BaiXuePrincess
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3e656414
编写于
2月 02, 2023
作者:
R
RedContritio
提交者:
GitHub
2月 02, 2023
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差异文件
Fix Python IndexError of case4: paddle.optimizer.lr.PiecewiseDecay (#49987)
上级
a34ecad8
变更
3
显示空白变更内容
内联
并排
Showing
3 changed file
with
20 addition
and
1 deletion
+20
-1
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_lr_scheduler.py
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_lr_scheduler.py
+11
-0
python/paddle/optimizer/lr.py
python/paddle/optimizer/lr.py
+8
-0
python/paddle/tests/test_callback_reduce_lr_on_plateau.py
python/paddle/tests/test_callback_reduce_lr_on_plateau.py
+1
-1
未找到文件。
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_lr_scheduler.py
浏览文件 @
3e656414
...
...
@@ -728,6 +728,17 @@ class TestLRScheduler(unittest.TestCase):
step_size_down
=-
1
,
scale_mode
=
'test'
,
)
# check empty boundaries
with
self
.
assertRaises
(
ValueError
):
paddle
.
optimizer
.
lr
.
PiecewiseDecay
(
boundaries
=
[],
values
=
[])
# check non-empty boundaries but empty values
with
self
.
assertRaises
(
ValueError
):
paddle
.
optimizer
.
lr
.
PiecewiseDecay
(
boundaries
=
[
100
,
200
],
values
=
[])
# check boundaries and values has same length
with
self
.
assertRaises
(
ValueError
):
paddle
.
optimizer
.
lr
.
PiecewiseDecay
(
boundaries
=
[
100
,
200
],
values
=
[
0.5
,
0.1
]
)
func_api_kwargs
=
[
(
...
...
python/paddle/optimizer/lr.py
浏览文件 @
3e656414
...
...
@@ -391,6 +391,14 @@ class PiecewiseDecay(LRScheduler):
"""
def
__init__
(
self
,
boundaries
,
values
,
last_epoch
=-
1
,
verbose
=
False
):
if
len
(
boundaries
)
==
0
:
raise
ValueError
(
'The boundaries cannot be empty.'
)
if
len
(
values
)
<=
len
(
boundaries
):
raise
ValueError
(
f
'The values have one more element than boundaries, but received len(values) [
{
len
(
values
)
}
] < len(boundaries) + 1 [
{
len
(
boundaries
)
+
1
}
].'
)
self
.
boundaries
=
boundaries
self
.
values
=
values
super
().
__init__
(
last_epoch
=
last_epoch
,
verbose
=
verbose
)
...
...
python/paddle/tests/test_callback_reduce_lr_on_plateau.py
浏览文件 @
3e656414
...
...
@@ -88,7 +88,7 @@ class TestReduceLROnPlateau(unittest.TestCase):
optim
=
paddle
.
optimizer
.
Adam
(
learning_rate
=
paddle
.
optimizer
.
lr
.
PiecewiseDecay
(
[
0.001
,
0.0001
],
[
5
,
10
]
[
0.001
,
0.0001
],
[
5
,
10
,
10
]
),
parameters
=
net
.
parameters
(),
)
...
...
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